特朗普胜选了！未来就任几乎没有悬念，一个大家认为最不可能当选总统的人当选了，从“不靠谱”到成功的“川普”，他给了我们什么样的启发？
一、假话的隐患
希拉里最符合美国政治精英的形象，也是早前普遍认为最可能当选的候选人。希拉里很有心计，从克林顿的“拉链门”事件，就可以看出她的沉稳和布局，是个理性的娘们。她知道自己想要什么，不被情绪所左右，双眼紧盯着目标。也正因为理性和干练的形象，才能够一步步从后台走向前台，议员-国务卿-热门总统候选人，差一点创造美国政坛新历史，成为首任女总统，可惜，功亏一篑。
可能希拉里落选的原因很多，但有一条则是无法绕过，那就是：说谎！政客说谎本来是司空见惯的事，很可惜，她的对手是川普，一个直来直去但几乎不说谎的人。在美国大选的最后10天，FBI要重启“邮件门”事件调查，无异于重磅炸弹，给了希拉里最后一击。
农牧业的谎话也是司空见惯。说谎话很麻烦，一个谎言出来，需要8个谎言掩盖，最后形成恶性循环，失去大家的信任。生产资料的营销本来很简单，卖的就是数据，因为数据是最直观也更客观的东西。很可惜，客户现在不信这个了，为何？因为假的比真的多。客户现在相信自己，拿产品来，我自己试。于是，企业做的实证没有用了，贴在墙上的海报也没有用了。而曾几何时，乡村的墙上到处都是招贴画，那时候客户不成熟，随便忽悠，今天，自以为是的智商已经忽悠不了几个人了。
我们一直认为：客户的期望值越高，可能满意度越低，因为你把他吊的太高了。去年很多号称“第一”的农牧电商，今年几乎都偃旗息鼓了，不是互联网有问题，而是你的谎话恰恰是被互联网戳穿了。
二、真诚才是绝招
有句调侃叫“城里套路深，我要回农村”，一时流行于网络之间。流行是因为共鸣，共鸣才会转发。今天，人与人的交往，营销的过程，企业的管理，都夹杂了太多的套路，当套路泛滥的时候，真诚就变得难能可贵而稀有。虽然特朗普看起来有些不靠谱，而特朗普的率性和真诚，何尝又不是美国政坛的一缕清风？选民已经厌倦了政治的污浊，宁愿把国家未来的四年交给一个没有政治经验的特朗普，又何尝不是对“真诚”的赞成票？
前几年，“三高策略”几乎成为一种成功的典范，高速发展、红旗招展，谈概念、讲理想、说文化，这些都是好东西，是可以影响人的东西。但生产资料的属性放在那里，百川归海，最终还是要回归它的属性。企业与员工是一种合作关系，企业与经销商、用户也是一种合作关系，合作的价值首先是基于“真”，合作的持续取决于“诚”。任何到套路都只是“术”，而术必须在“道”的正确上才能激发能量，否则便是本末倒置。这一点，看起来“笨笨的”温氏却给大家上了一课，笨笨的温氏却成为大家学习的榜样。温氏从来不是黑马，而是一直在踏踏实实的努力和精进。
三、互联网的惊人力量
有人说特朗普的胜出是“屌丝逆袭”，当然，也有人说特朗普是商界精英，不算是屌丝。当然，在经济界，特朗普不是屌丝，而在政界，则是个不折不扣的屌丝。因为与美国传统政治精英格格不入，乃至参选后，引发美国主流媒体的集体封杀，几乎是一边倒的偏向希拉里。
但世界不止有纸媒，还有互联网，互联网的出现，打破了过去的各种信息垄断形式，让屌丝也有机会了解真相。当然，互联网的也以惊人的速度在影响选民。
今天上午，远隔万里的中国人异乎寻常的关注美国的大选结果，甚至股市也跟着心惊肉跳。在互联网时代，世界的信息流动几乎是同步的。
很显然，今年的猪价的坚挺也有互联网的“功劳”。当屠企高管放言猪价将下降一半的时候，广大养殖者利用互联网这个工具开始联合挺价。事实上，屠企和养殖者的博弈，的确中间插入了互联网元素。因为传播的便利，大家清楚的知道哪里缺猪，哪里收购困难，有效地利用了互联网。2016年还有50天就要翻过去了，很显然，养猪者今年是胜者，这是过去不敢想象的。
四、一个时代的开始
特朗普的胜出，不是选出了一个新的美国总统那么简单。由于他和传统政治精英的思维有着很大的冲突，很显然，特朗普时代一定会有很多不一样的东西，这，叫做“不确定性”。也正是这种不确定性影响到了中国的股市，它的震荡源于希拉里的落后，这种担心引发震荡。说明，希拉里能给大家带来的，是可预测的。
这种景象就如中国农牧业的今天一样。今天，农牧业的相关者进入了一个集体的焦躁期，是因为面对的是巨大的不确定性。一个过去高速发展数年的集团企业，为自己的未来设计了四条道路，这意味着什么？意味着不确定，它也不知道哪一条是必胜的，所以，选择了同时尝试。不管你愿不愿意，特朗普的当选，对美国意味着一个新时代的开始。同样，中国的农牧业也走到了一个十字路口，不管你愿不愿意，我们终将走进一个新的时代。
五、特朗普的选票
特朗普这次是完胜希拉里。但据过去的民调，希拉里不是明显领先特朗普吗？选民真的会在一瞬间改变决定吗？当然不会，一个人的政治倾向和喜好是不会轻易改变的。很多的选民也学会了虚晃一枪：嘴里讲的，和心里的打算可能是不一样的。今天的用户也一样，嘴里说的，和心里想的，可能截然相反！这给我们提出了新的挑战，如何能够准确的摸准用户的脉搏，然后做出正确的决定？
